Analítica de datos
en la educación superior

Analítica de datos en la
educación superior

La integración de tecnologías como un Data Warehouse y un Data Lake Institucional en la implementación de casos de uso con Machine Learning, así como la incorporación de un plan de Gobierno de Datos, fueron algunos de los temas tratados en el conversatorio "Analítica de Datos en la educación superior", en el que participaron los líderes de las Direcciones de Análisis Institucional y de tecnología de diversas instituciones educacionales.

¿Quieres conocer detalles sobre las experiencias y aprendizajes que han tenido distintas instituciones con respecto a la incorporación de análisis de datos? ¡Descarga nuestro ebook!

La integración de tecnologías como un Data Warehouse y un Data Lake Institucional en la implementación de casos de uso con Machine Learning, así como la incorporación de un plan de Gobierno de Datos, fueron algunos de los temas tratados en el conversatorio "Analítica de Datos en la educación superior", en el que participaron los líderes de las Direcciones de Análisis Institucional y de tecnología de diversas instituciones educacionales.

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Desafíos en el sector

En el sector educativo, la implementación de soluciones de Business Intelligence (BI) representa el primer paso hacia una transformación digital enfocada en datos. Estas herramientas entregan la capacidad de realizar análisis profundos a las instituciones de educación superior, facilitando la toma de decisiones estratégicas que permitan mejorar directamente la experiencia y la retención estudiantil. Sin embargo, el verdadero potencial de estos análisis solo se puede alcanzar mediante un Gobierno de Datos eficaz y bien estructurado. Este enfoque abarca desde la definición de políticas, roles, responsabilidad y procedimientos para la gestión de datos, hasta la implementación de mecanismos de seguridad y privacidad para alcanzar el cumplimiento normativo. Es decir, el Gobierno de Datos no solo asegura la calidad y la integridad de la información, sino que también garantiza que las instituciones cumplan con las normativas vigentes y se preparen para nuevas regulaciones como la ley de protección de datos personales.

Desafío de integración, centralización y utilización de datos

La dispersión de datos en los múltiples sistemas que operan en las universidades dificulta su uso eficiente, impidiendo la colaboración en unidades o la utilización de información de toda la organización para la toma de decisiones.

Desafío de innovación tecnológica

Los desafíos en el ámbito de la innovación tecnológica están marcados por una escasez de talento especializado en el análisis avanzado de datos. Esta carencia, sumada a las limitaciones en recursos y capacidades internas para impulsar innovaciones tecnológicas, construye una barrera para optimizar la eficiencia en el sector y mejorar la experiencia educativa para las personas.

Desafío de la gestión del dato y personas

Los desafíos para garantizar la calidad, integridad, seguridad y disponibilidad de los datos requieren superar retos técnicos, que son igual de importantes que los desafíos de cultura organizacional y lineamiento con las personas de los diferentes equipos, para que exista un entendimiento real del valor de los datos y su impacto a la universidad o institución, los alumnos y la sociedad.

¿Cómo se solucionan
estos desafíos?

Ecosistema de Datos Cloud
Con una infraestructura unificada en la nube es posible:

◦ Gestionar los datos de los estudiantes y su ciclo de vida durante el proceso de formación.
◦ Alumnos, docentes y personal administrativo podrán acceder a la información en cualquier momento y lugar.
◦ Las instituciones educativas podrán gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable.

Data Governance
A través de un conjunto de prácticas y políticas de seguridad es posible:

◦ Identificar y mitigar riesgos asociados con la gestión de datos, como la pérdida de información, la violación de la privacidad y la falta de cumplimiento normativo.
◦ Gestionar eficientemente los datos educativos para obtener información de forma rápida, realización de estudios e investigaciones, entre otros.
◦ Generar confianza a estudiantes y autoridades reguladoras al tener transparencia y responsabilidad con la protección y uso ético de la información.

Machine Learning e Inteligencia Artificial
Con el uso de tecnologías que realizan análisis predictivos mediante el procesamiento de datos es posible:

◦ Tener una detección temprana de riesgos académicos, como rendimiento de los estudiantes o detectar posible abandono escolar, por ejemplo.
◦ Automatizar tareas administrativas repetitivas para que el personal educativo se enfoque en actividades de mayor valor agregado.
◦ Analizar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias y patrones, permitiéndoles tomar decisiones estratégicas, como la planificación de programas académicos.

Participaron:

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